构建 AI 就绪的语义模型

了解语义模型中的 AI 就绪性

构建语义模型需要在设计和定义时遵循最佳实践。Tableau Next 也会提供工具，以帮助您使语义模型准备好与 Tableau Agent 一起使用。

熟悉设计 AI 就绪语义模型中的概念。

选择语义模型

创建语义模型或使用已经存在的语义模型。添加数据模型对象 (DMO) 并定义关系。您可以手动执行此操作，或者在语义模型生成器中使用 Einstein 或 Data Pro 进行 AI 辅助。

创建计算字段

如果需要，创建计算字段。您可以手动执行此操作，或者在语义模型生成器中使用 Einstein 或 Data Pro 进行 AI 辅助。例如，您可能为感兴趣的 KPI 或数据集中实际不存在的维度字段创建计算字段。

添加描述

添加描述以减少对象和计算字段中的模糊性。您可以手动执行此操作，或使用 AI 生成的描述。

定义业务首选项

添加业务首选项，以在语义模型中定义特定于业务的 Knowledge。您将希望为域中的独特行话、逻辑和概念提供定制的业务首选项。在优化期间，您可以重新访问此步骤，以进一步测试和优化模型。

例如，如果您知道术语“ROI”是指广告支出，您可以写一个业务首选项，让客服人员知道 ROI 是指广告支出。

定义度量

在语义模型中为高影响和高度使用的计算字段或字段评测定义度量。度量包含目标计算、时间范围逻辑、上下文筛选器和格式。它们提供上下文，指导客服人员了解特定逻辑在何时何地适用。

在分析或决策中频繁出现的任何计算字段都是升级到度量的良好候选项。

备注

作为此步骤的一部分，还要查看您根据语义模型创建的相关可视化和仪表板。确保数据有意义，字段名称对用户可以理解。

启用客服人员就绪

启用语义模型，以便与从 Analytics 和可视化模板创建的客服人员一起使用。

Analytics 客服人员就绪是一个设置，将语义模型标记为成熟，可供 Analytics 客服人员使用。此步骤是能够使用 Analytics 客服人员所必需的。

备注 对于语义上下文不明确的情况，管理员可以为每个客服人员创建语义模型的后备列表。有关更多信息，请查看为 Tableau 客服人员设置客服人员范围。

验证模型

在语义模型生成器中验证和测试模型，以确保它完整：包括所有必需的 DMO、关系和计算字段。还要确保度量和计算字段在模型中不重复。

使用语义模型 AI 优化 (Beta) 清晰了解语义模型的运行状况和 AI 就绪情况，并查看改进建议。该工具针对您的语义模型运行一系列自动检查，并计算 AI 就绪的总体模型运行状况。

在 Tableau Next 中使用问答校准 (Beta)，以提高 Tableau Agent 的准确性。在 Tableau 客服人员中测试问题，并根据特定数据和规则验证客服人员的答案。您编译并保存的已验证问题列表提高了客服人员对类似问题的准确性。当您将问题标记为不准确时，您可以进一步调整业务首选项，更新字段和元数据，并更新计算，以提高准确性和性能。在您进行更改后，您可以重新测试问题，直到它们准确无误。

备注

在使用问答校准后，您还可以使用手动测试来确定模型是否完整，并生成您预期的查询。